Digital Innovation and Integrated Care in People With Diabetes in Western Sydney: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic catalyzed the adoption of digital technologies in health care. This study assesses a digital-first integrated care model for type 2 diabetes management in Western Sydney, using continuous glucose monitoring (CGM) and virtual Diabetes Case Conferences (DCC) involving the patient, general practitioner (GP), diabetes specialist, and diabetes educator at the same time. OBJECTIVE: This study aims to assess the effectiveness of the innovative diabetes clinics in Western Sydney. METHODS: In 2020, a total of 833 new patients with type 2 diabetes were seen at Western Sydney Diabetes (WSD) clinics. An early cohort of 103 patients was evaluated before and after participation in virtual DCC, incorporating CGM data analysis, digital educational resources, and remote consultations with a diabetes multidisciplinary team. Assessments were conducted at baseline and 3-4 months post DCC. RESULTS: ) levels decreased notably from 9.6% to 8.2% (average reduction of 1.4%; 95% CI 1.03-1.82; P<.001). Time in range (TIR) as measured by CGM increased substantially from 46% to 73% (95% CI 20-32; P<.001), and the glucose management indicator (GMI) improved from 7.9% to 7% (average reduction of 0.9%; 95% CI 0.55-1.2; P<.001). Despite no significant change in the total daily insulin dose, the proportion of patients on insulin therapy rose from 27% to 39% (P<.001), indicating more targeted and effective diabetes management. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate the effectiveness of a digitally enabled integrated care model in managing type 2 diabetes. The use of CGM technology, complemented by virtual DCCs and digital educational tools, not only facilitated better disease management and patient engagement but also empowered primary care providers with advanced management capabilities. This digital approach addresses traditional barriers in diabetes care, highlighting the potential for scalable, technology-driven solutions in chronic disease management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».